Zu Jahresbeginn setzte sich am Aktienmarkt zeitweise die Erwartung durch, dass agentische KI das bisherige Geschäftsmodell vieler Softwareanbieter erheblich unter Druck setzen könnte. Wenn KI-Agenten selbstständig Informationen abrufen, Prozesse anstoßen und Aufgaben über mehrere Anwendungen hinweg erledigen, benötigen Unternehmen womöglich weniger klassische Softwarelizenzen pro Mitarbeiter. Gartner beziffert das Volumen der Ausgaben für Unternehmenssoftware, das bis 2030 durch diesen sogenannten „Agentic Arbitrage“-Effekt gefährdet sein könnte, auf bis zu 234 Milliarden US-Dollar. Das entspräche etwa einem Fünftel der Ausgaben für Software-as-a-Service im Unternehmensbereich. Diese Sorge belastete Softwareaktien im ersten Halbjahr deutlich. Im dritten Quartal setzte jedoch eine kräftige Gegenbewegung ein: Der S&P North American Expanded Technology Software Index gewann bis zum 23. September rund 19 Prozent. Offenbar bewertet der Markt inzwischen genauer, welche Geschäftsmodelle durch eine sinkende Zahl klassischer Nutzerlizenzen tatsächlich gefährdet sind und welche Anbieter KI in bestehende, geschäftskritische Anwendungen integrieren und daraus zusätzliche Erlöse erzielen können.
Gleichzeitig sprechen die Investitionsbudgets gegen die Annahme, dass Unternehmen ihre Softwareausgaben insgesamt zurückfahren. Gartner erwartet für 2026 weltweite Ausgaben von knapp 1,47 Billionen US-Dollar, 15,5 Prozent mehr als im Vorjahr, obwohl Unternehmen parallel KI-Agenten einführen. Ein Teil des zusätzlichen Budgets fließt in Anwendungen, die KI in bestehende Arbeitsprozesse einbauen. Damit verschiebt sich für Softwareanbieter die wirtschaftlich entscheidende Frage: Welche Leistung können sie künftig abrechnen, wenn die Zahl menschlicher Nutzer an Bedeutung verliert? Besonders gut positioniert erscheinen Systeme, in denen Unternehmen etwa Finanzbuchungen, Warenbewegungen oder branchenspezifische Vorgänge verbindlich erfassen. Diese Prozesse müssen auch dann zuverlässig funktionieren, wenn künftig ein KI-Agent einen Teil der Eingaben übernimmt. Anbieter mit einer großen installierten Kundenbasis können KI-Funktionen direkt in solche Abläufe integrieren. Anwendungen, deren Wert dagegen hauptsächlich in einer leicht ersetzbaren Benutzeroberfläche liegt, geraten stärker unter Druck.
Ähnliches gilt für spezialisierte Software in einzelnen Branchen. Solche Programme steuern häufig Prozesse, die Kunden über viele Jahre aufgebaut haben und deren Wechsel erhebliche Kosten verursachen würde. KI kann diese Anwendungen produktiver machen, etwa indem Routinearbeiten automatisiert oder Informationen schneller aufbereitet werden. Für den Anbieter entsteht daraus allerdings nur dann zusätzlicher wirtschaftlicher Wert, wenn er die neuen Funktionen angemessen bepreisen kann. Für Portfoliomanager verändert das die Prüfung einzelner Titel. Hohe wiederkehrende Umsätze allein reichen als Qualitätsmerkmal nicht mehr aus. Sie müssen beurteilen,
wie unverzichtbar die gespeicherten Daten und Prozesse für den Kunden sind und ob KI den Anbieter tiefer in dessen Arbeitsabläufe einbindet. Unternehmen, die bislang fast ausschließlich pro Arbeitsplatz abrechnen, müssen zudem plausibel erklären können, wie sie mit einer sinkenden Zahl menschlicher Nutzer umgehen.
Die jüngste relative Stärke des Softwaresektors ist daher kein Freibrief für eine breite Rückkehr in SaaS-Aktien. Bei austauschbaren Anwendungen bleibt der Wettbewerbsdruck hoch, und KI kann die Markteintrittsbarrieren senken, weil sich neue Funktionen schneller entwickeln lassen. Etablierte Anbieter mit geschäftskritischen Systemen verfügen dagegen über einen Vorteil, den ein neues KI-Modell allein kaum ersetzt: Ihre Software bildet ab, wie Unternehmen tatsächlich arbeiten und welche Daten dabei verbindlich sind. Für die Aktienallokation spricht das gegen die Vorstellung einer allgemeinen SaaS-Apokalypse. KI vergrößert vielmehr die Unterschiede zwischen den Geschäftsmodellen. Attraktiv bleiben vor allem Anbieter, die mit ihren bestehenden Kunden zusätzliche Umsätze aus KI-Funktionen erzielen können und deren Systeme auch dann gebraucht werden, wenn sich die Benutzeroberfläche verändert. Je nach Geschäftsmodell kann KI damit zusätzliche Nachfrage auslösen oder bestehende Margen und Lizenzvolumina belasten.
